海南省大健康产业人才需求多元回归预测模型的构建———基于主成(3)

在做回归分析之前，先利用统计软件spss 23．0中文版对海南省卫生人员总量y1与20个指标因素之间的相关程度进行考察，运用Pearson相关分析检验法，其相关系数参见表1。

从相关系数上看，在5%的置信水平下，海南省卫生人员总量与全省居民消费价格指数、全省医疗保健和个人用品消费价格指数以及全省商品零售价格指数的相关系数分别为-0．136、-0．115和-0．250，相关性较小，可将这三种价格指数予以剔除；同时，海南省卫生人员总量和海南省全员劳动率以及海南省进口总额的相关系数虽为0．553和0．679，因其相关系数相对小于其他系数指标，且没有达到5%的置信水平，故依然把这两种指标剔除；除了上述剔除的5种指标因素外，其余的15种指标与海南省卫生人员总量具有极大的相关性，相关系数大，几乎都在0．9以上，而且都是正相关。

从这20种指标因素的相关因素上看，个别指标之间的相关系数达到了0．8以上，存在共线性问题，因此需要对20个自变量进行共线性诊断，共线性相关指标参见表2和表3。

由表2和表3可以看出，共线性诊断给出了容差（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF）、特征值（Eigenvalue）、条件索引（Condition Index）和方差比例（Variance Proportions）的值。根据统计学的标准判断，如若容差≤0．1或VIF≥10，条件索引>10或者方差比例>0．5，特征根越小等，可判断自变量间存在共线性。表2和表3表明，部分自变量间存在明显的共线性。

3．2海南省大健康产业人才需求模型的构建

为了解决自变量间存在的共线性问题，同时尽可能多地保留人才需求影响因素的变量，本文先采用主成分分析方法构建回归模型。

通过主成分分析法的碎石图（见图1）可知，对解释自变量进行降维处理，可以提前2个因子。根据旋转因子载荷表（见表4）和主成分因子成分图（见图2），可得到主成分因子公式，见式（1）至式（3）。

a．旋转后在3次叠代后已收敛。

F1=0．916X17+0．814X3+0．811X4+0．808X15+0．795X10+0．781X9+0．770X16+0．728X13+0．719X12+0．716X11+0．709X5(1）

F2=0．915X20+0．757X18+0．726X2+0．718X1(2）

经过主成分分析后，提取2个公因子，利用F1和F2两个公因子构建回归模型，根据散点图可知，海南省卫生人员总量和两个公因子之间存在线性关系，因此构建的多元线性回归模型为：

y1=a+b1F1+b2F2+u(3）

其中，y1为海南省卫生人员总量，a为常数项，b1、b2为回归系数，u为随机误差项。

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